🥣 Sancocho de pronósticos

Todos los pronósticos que mostraron la cocina completa comparados entre sí

Autor/a

Afiliación

Recetas Electorales

Análisis independiente

“A wise man proportions his belief to his evidence”
– David Hume

El Sancocho mezcla todos los pronósticos, promedios, ponderaciones y ejercicios similares que están públicamente disponibles para la primera vuelta del 29 de mayo 2022.

Cualquier estimación pública y verificable que resulte en un pronóstico de votación, o un intervalo de votos posibles, es incluida. Debe estar descrita en alguna parte, y debe ser de acceso público.

---

El Sancocho para la primera vuelta de 2022

El primer ingrediente del Sancocho es una referencia: Encuestas, un promedio simple de la intención de voto y su rango (el menor y mayor valor registrado para cada candidato), entre todas las encuestas que han salido desde las elecciones legislativas de marzo 13 de 2022.

Los demás ingredientes son todas las estimaciones puntuales según sus cocineros.

library(tidyverse)
library(lubridate)

# 0. Resultado 1era vuelta ####
resultado_1era_vuelta_2022 <- tribble(~pronostico,~nombres,
                     39.84,"Gustavo Petro",
                     23.64,"Federico Gutierrez",
                     4.13,"Sergio Fajardo",
                     27.82,"Rodolfo Hernandez") %>%
  dplyr::mutate(plato = "Resultado")

# 1. Base: promedio de las encuestas ####
encuestas_ulr_2022 <- "https://raw.githubusercontent.com/nelsonamayad/Elecciones-presidenciales-2022/main/Encuestas%202022/encuestas_2022.csv"
encuestas_2022 <- readr::read_csv(encuestas_ulr_2022)

encuestas_sancocho_2022 <- encuestas_2022 %>%
  # Filter despues de consultas 
  dplyr::filter(fecha >= lubridate::as_date("2022-03-13")) %>%
  # Seleccionar candidatos que encabezan las encuestas
  dplyr::select(n,fecha,contains(c("petro","gutierrez","fajardo","hernandez","betancourt")),blanco,otros) %>%
  # Pivotear los datos
  tidyr::pivot_longer(cols = c(contains("_"),"blanco","otros"),
                      names_to = "candidato", values_to = "int_voto") %>%
  # Promedios
  dplyr::group_by(candidato) %>%
  dplyr::summarise(pronostico = mean(int_voto,na.rm=TRUE),
                   high = max(int_voto,na.rm=TRUE),
                   low = min(int_voto,na.rm=TRUE)) %>%
  dplyr::mutate(plato= paste0("Encuestas"),
                nombres = case_when(candidato=="sergio_fajardo" ~ "Sergio Fajardo",
                                    candidato=="ingrid_betancourt" ~ "Ingrid Betancourt",
                                    candidato=="federico_gutierrez" ~ "Federico Gutierrez",
                                    candidato=="rodolfo_hernandez" ~ "Rodolfo Hernandez",
                                    candidato=="gustavo_petro" ~ "Gustavo Petro",
                                    candidato=="blanco" ~ "Voto en blanco",
                                    candidato=="otros" ~ "Otros candidatos",
                                    )
                ) %>%
    dplyr::filter(nombres!="Ingrid Betancourt")

# 2. Calentao ####
calentao_sancocho_2022 <- readr::read_csv("calentao-2022_resultados.csv") %>%
 #Predicciones
  dplyr::group_by(modelo) %>%
  dplyr::summarise(m_all = mean(value),
                   p10 = quantile(value,0.1),
                   p90 = quantile(value,0.9)) %>% 
  dplyr::mutate(candidato = str_sub(modelo, start = 1L,end = 2L),
                plato = ifelse(str_sub(modelo, start = 4L,end=8L)=="mixto", "Mixto 2022","Simple 2022")) %>%
  dplyr::left_join(tribble(~candidato,~nombres,
                            "gp","Gustavo Petro",
                            "fg","Federico Gutierrez",
                            "sf","Sergio Fajardo",
                            "rh","Rodolfo Hernandez"),
                       by=c("candidato"))  %>%
  dplyr::rename(pronostico=m_all,low=p10,high=p90)

# 3. Ajiaco ####
ajiaco_sancocho_2022 <- readr::read_csv("ajiaco_fit.csv") %>%
  dplyr::group_by(parameter) %>%
  dplyr::summarise(pronostico = quantile(estimate,0.5),
                   low = quantile(estimate,0.1),
                   high = quantile(estimate,0.9)) %>%
  dplyr::mutate(n=stringr::str_extract(parameter,"[:digit:]") %>% as.numeric()) %>%
  #Join names
  dplyr::left_join(tribble(~n,~nombres,
                           1,"Gustavo Petro",
                           2,"Federico Gutierrez",
                           3,"Sergio Fajardo",
                           4,"Rodolfo Hernandez",
                           #5,"Ingrid Betancourt",
                           5,"Resto (Otros, Blanco e Indecisos)"),
                   by="n") %>%
      dplyr::mutate(plato = "Ajiaco")

# 4. El País ####
elpais_2022 <- readr::read_csv("https://raw.githubusercontent.com/JorgeGalindo/co-elect-2022/main/modelo_1av/promedio_norm.csv") %>%   dplyr::mutate(plato= "@JorgeGalindo El Pais",
                nombres = case_when(candidato=="sergio_fajardo" ~ "Sergio Fajardo",
                                    candidato=="ingrid_betancourt" ~ "Ingrid Betancourt",
                                    candidato=="federico_gutierrez" ~ "Federico Gutierrez",
                                    candidato=="rodolfo_hernandez" ~ "Rodolfo Hernandez",
                                    candidato=="gustavo_petro" ~ "Gustavo Petro"
                                    ),
                pronostico=promedio
                ) %>%
  dplyr::select(plato,nombres,pronostico) %>%
  dplyr::filter(nombres!="Ingrid Betancourt")

  
# 5. La Silla Vacia ####
lsv_2022 <- tribble(~pronostico,~nombres,
                     39,"Gustavo Petro",
                     25,"Federico Gutierrez",
                     5,"Sergio Fajardo",
                     20,"Rodolfo Hernandez",
                     #NA,"Ingrid Betancourt",
                     4,"Voto en blanco") %>%
  dplyr::mutate(plato = "La Silla Vacia")

# 6. PoliticaConDato ####
politicacondato <- readr::read_csv(paste0("recetario/","2022-05-21","_PoliticaConDato.csv")) %>%
  dplyr::mutate(nombres = case_when(candidato=="Fajardo" ~ "Sergio Fajardo",
                                    candidato=="Fico" ~ "Federico Gutierrez",
                                    candidato=="Petro" ~ "Gustavo Petro",
                                    candidato=="Ingrid" ~ "Ingrid Betancourt",
                                    candidato=="Rodolfo" ~ "Rodolfo Hernandez",
                                    candidato=="Perez" ~ "Luis Perez",
                                    candidato=="Milton" ~ "John M. Rodriguez",
                                    candidato=="Gomez" ~ "Enrique Gomez",
                                    candidato=="Blanco" ~ "Voto en blanco"),
                plato = "@PoliticaConDato") %>% 
  dplyr::rename(pronostico=int_voto) %>%
  tidyr::separate(inter,sep="-",into = c("low","high")) %>%
  dplyr::mutate(across(c("low","high"),as.numeric)) %>%
  dplyr::filter(nombres!="Ingrid Betancourt")
  

# 7. Colombia Risk Analysis ####
colombiarisk_2022 <- tribble(~pronostico,~nombres,
                     34.99,"Gustavo Petro",
                     19.24,"Federico Gutierrez",
                     7.49,"Sergio Fajardo",
                     12.46,"Rodolfo Hernandez",
                     #1.68,"Ingrid Betancourt",
                     NA,"Voto en blanco") %>%
  dplyr::mutate(plato = "@ColombiaRisk")

# 8. Calculo Electoral ####
calculo_electoral <- tribble(~nombres,~pronostico,~low,~high,
                     "Gustavo Petro",43.1,32.7,53.9,
                     "Federico Gutierrez",24.9,17.6,32.8,
                     "Sergio Fajardo",5.7,2.9,9.5,
                     "Rodolfo Hernandez",22.3,15.8,29.7
                     ) %>%
  dplyr::mutate(plato = "@calc_electoral")
  
  


# Preparar Sancocho ####
sancocho_2022 <- dplyr::bind_rows(
                             resultado_1era_vuelta_2022,
                             encuestas_sancocho_2022,
                             calentao_sancocho_2022,
                             ajiaco_sancocho_2022,
                             elpais_2022,
                             lsv_2022,
                             colombiarisk_2022,
                             politicacondato,
                             calculo_electoral
                             ) %>%
  dplyr::select(plato,nombres,pronostico,high,low) %>%
  dplyr::mutate(nombres = factor(nombres, levels=c("Gustavo Petro","Federico Gutierrez","Rodolfo Hernandez","Sergio Fajardo","Ingrid Betancourt")),
                plato = factor(plato,levels = c("Resultado","Ajiaco","Mixto 2022","Simple 2022","@JorgeGalindo El Pais","La Silla Vacia","@PoliticaConDato","@ColombiaRisk","@calc_electoral","Encuestas"))) %>%
    dplyr::filter(nombres!="Ingrid Betancourt")

# Guardar sancocho ####
sancocho_2022 %>%
  readr::write_csv("sancocho_resultados.csv")

library(tidyverse)
library(lubridate)
library(RColorBrewer)
library(plotly)

colors_sancocho_2022 <- c("orangered","orangered","orangered","green4","darkturquoise","blue","gold2","royalblue3","purple3")
shape_sancocho_2022 <- c(15,18,17,15,16,15,16,1,6)

# El sancocho
sancocho_2022 %>%
  dplyr::filter(!str_detect(nombres,"Otros|Voto"), plato!="Resultado") %>%
  ggplot(aes(x=nombres %>% reorder(desc(nombres)),y=pronostico))+
  geom_point(aes(shape=plato,
                 #text = paste('Candidato: ', nombres,
                #              '<br>Estimacion: ', round(pronostico, digits=2),
                 #             '<br>Cocinero: ',plato),
                color=plato),
             size=4,
             position=position_dodge(0.5))+
  geom_errorbar(aes(color=plato,ymax=high,ymin=low),position = position_dodge(0.5),width=0.5, show.legend = FALSE)+
  geom_hline(yintercept=c(10,20,30,40,50,60), linetype="dashed",color="grey60")+
  theme(legend.position = "right",
        legend.title = element_blank(),
        legend.key=element_blank(),
        legend.text=element_text(size=9),
        axis.text=element_text(size=11),
        panel.background=element_rect(fill="grey90", color="white"))+
  labs(x=NULL,y="\n% votos pronosticados/estimados por candidato",
       title="Sancocho 2022",
       subtitle="Pronósticos y promedios para la primera vuelta disponibles a 21 Mayo 2022",
       caption="\nFuente: Cálculos www.recetas-electorales.com")+
  scale_y_continuous(limits = c(0,60),breaks=c(10,20,30,40,50,60))+
  scale_color_manual(values=colors_sancocho_2022)+
  scale_shape_manual(values=shape_sancocho_2022)+
  coord_flip()

Sancocho de pronósticos electorales

#ggplotly(sancocho_2022_plot, tooltip ="text") %>%
#  layout(title = list(text = paste0('Sancocho 2022',
#                                    '<br>',
#                                    '<sup>',
#                                     'Pronósticos y promedios para la primera vuelta disponibles a 21 Mayo #2022','</sup>')))

Estos son algunos puntos comunes de los ingredientes del Sancocho:

ImportanteLo que dicen los pronosticos:

• Habrá segunda vuelta. Ningún pronóstico estima la votación de un candidato por encima de 50%.

• Gustavo Petro y Federico Gutierrez pasarán a segunda vuelta. Todos los pronósticos coinciden en que estos dos candidatos obtendrán las mayores votaciones en primera vuelta.

• La veda de las encuestas no permitió ver la trayectoria completa de Rodolfo Hernández. La semana anterior a la primera vuelta el candidato Rodolfo Hernández tuvo un repunte importante en las encuestas, pero no es posible verlo completo por la restricción a publicar mediciones una semana antes de las elecciones.

• Primer modelo probabilístico. El 🥑 Ajiaco es el primer modelo probabilístico que se publica para unas elecciones de primera vuelta en Colombia. Es un modelo abierto y replicable. Le da una probabilidad de 2-3% a Gustavo Petro de ganar en primera vuelta, y 0% a cualquier otro candidato.

Antes de ver los detalles de cada receta, una tabla para tener presente las diferencias entre cada plato que incluye los resultados del escrutinio del 1 de Junio.

library(tidyverse)
library(lubridate)
library(RColorBrewer)
library(DT)

sancocho_2022 %>%
  dplyr::filter(!is.na(nombres),nombres!="Ingrid Betancourt") %>%
  dplyr::mutate(across(where(is.numeric),round,2)) %>%
  DT::datatable(filter = "top",
                extensions = "Buttons",
                options = list(dom = 'Bfrtip',
                               buttons = c('copy', 'csv', 'excel'),
                               autoWidth = TRUE,
                               scrollX = TRUE),
                colnames = c('Plato', 'Candidato', 'Valor', 'Intervalo (maximo)','Intervalo (minimo)'),
                caption = paste0('Tabla del Sancocho a 2022-05-21')) %>%
  DT::formatStyle('plato', 
                  color="white",
                  backgroundColor = styleEqual(c("Encuestas",
                                                 "Resultado",
                                                 "@calc_electoral",
                                                 "@PoliticaConDato",
                                                 "@ColombiaRisk",
                                                 "Simple 2022",
                                                 "Mixto 2022",
                                                 "Ajiaco",
                                                 "@JorgeGalindo El País",
                                                 "La Silla Vacia"),
                                               c("midnightblue",
                                                 "lawngreen",
                                                 "royalblue",
                                                 "blue",
                                                 "gold",
                                                 'orangered',
                                                 'orangered',
                                                 "orangered",
                                                 "darkgreen",
                                                 "darkcyan"))) %>%
  DT::formatStyle(columns = colnames(.), fontSize = '50%')

Sancocho 2022 en detalle

👨‍🍳 Recetas Electorales 2022

Abajo van los resultados de los platos para la primera vuelta preparados por las Recetas Electorales: Los platos del Calentao y el Ajiaco.

library(tidyverse)

shape_entrada_2022 <- c(22,4,23,16,17,21,12,5,18,19)
colors_entrada_2022 <- c(
  "Alejandro Gaviria" = rgb(50,205,50, maxColorValue = 255),
  "Sergio Fajardo" = rgb(31,161,46, maxColorValue = 255),
  "Juan Manuel Galan" = rgb(213,48,62, maxColorValue = 255),
  "Ingrid Betancourt" = rgb(14,185,11, maxColorValue = 255),
  "Alex Char" = rgb(228,0,120, maxColorValue = 255),
  "David Barguil" = rgb(0,97,169, maxColorValue = 255),
  "Enrique Peñalosa" = rgb(0,139,139, maxColorValue = 255),
  "Federico Gutierrez" = rgb(0,0,255, maxColorValue = 255),
  "Oscar I. Zuluaga" = rgb(30,144,255, maxColorValue = 255),
  "Gustavo Petro" = rgb(128,0,128, maxColorValue = 255),
  "Rodolfo Hernandez" = rgb(247,190,10, maxColorValue = 255),
  "Voto en blanco" = rgb(32,33,36, maxColorValue = 255)
  )

sancocho_2022 %>% 
  dplyr::filter(plato %in% c("Mixto 2022","Simple 2022","Ajiaco"),!is.na(nombres)) %>%
  ggplot(aes(x=nombres %>% reorder(desc(nombres)),y=pronostico, color=nombres))+
  geom_errorbar(aes(ymax=high, ymin=low),width=0.5)+
  geom_point(size=5)+
  geom_text(aes(label=round(pronostico, digits=1)), size=4,color="black",vjust=-1.5)+
  geom_hline(yintercept=c(10,20,30,40,50), linetype="dashed",color="grey60")+
  theme(legend.position="none",
        axis.title.y = element_text(size=10),
        axis.title.x = element_text(size=10),
        text = element_text(size=15),
        panel.background=element_rect(fill="grey90", color="white"))+
  labs(x=NULL,y="\nMediana e intervalo percentil 10 y 90 para cada distribución posterior predictiva", 
       title="Recetas Electorales 2022",
       subtitle=paste0("Modelos bayesianos basados en encuestas a 2022-05-21"),
       caption="\nFuente: www.recetas-electorales.com")+
  scale_color_manual(values=colors_entrada_2022) +
  scale_fill_manual(values=colors_entrada_2022)+
  scale_y_continuous(limits = c(0,50),breaks=c(10,20,30,40,50))+   
  coord_flip()+
  facet_wrap(~plato)

Pronósticos Calentao y Ajiaco

🥔 La tortilla de El País

Desde el periódico El País, @JorgeGalindo publicó promedios con base en las encuestas y todos sus cálculos están en un repositorio de GitHub. Completa transparencia por parte de Jorge, excelente cocinero.

library(tidyverse)

elpais_2022 %>% 
  ggplot(aes(x=nombres %>% reorder(pronostico),y=pronostico, color=nombres))+
  geom_point(size=6)+
  geom_text(aes(label=round(pronostico, digits=1)), size=4,color="black",vjust=-1.5)+
  geom_hline(yintercept=c(10,20,30,40,50), linetype="dashed",color="grey60")+
  theme(legend.position="none",
        axis.title.y = element_text(size=10),
        axis.title.x = element_text(size=10),
        text = element_text(size=15),
        panel.background=element_rect(fill="grey90", color="white"))+
     labs(x=NULL,y="% votos estimados",
         title="Promedios @JorgeGalindo El País",
         subtitle="Resultado más reciente a 2022-05-21",
         caption="Fuente: El País")+
  coord_flip()+
  scale_color_manual(values=colors_entrada_2022) +
  scale_fill_manual(values=colors_entrada_2022)+
  scale_y_continuous(limits = c(0,50),breaks=c(10,20,30,40,50))

La tortilla de El País

🍲 La changua de La Silla Vacía

La Silla Vacia publicó un ponderado de las encuestas que se basa en su evaluación de encuestadoras. El portal aclara que “Como promedio ponderado, este ejercicio no es un pronóstico electoral”, así que ellos se centran en tratar de describir las cosas en vez de predecirlas.

De todas maneras, el evaluador de encuestadoras de La Silla Vacía puede ser también evaluado como predictor del desempeño de las encuestadoras en las elecciones, así que se incluye en el Sancocho.

library(tidyverse)

lsv_2022 %>% 
  dplyr::filter(!str_detect(nombres,"blanco"),!is.na(pronostico)) %>%
  ggplot(aes(x=nombres %>% reorder(pronostico),y=pronostico, color=nombres))+
  geom_point(size=6)+
  geom_text(aes(label=round(pronostico, digits=1)), size=4,color="black",vjust=-1.5)+
  geom_hline(yintercept=c(10,20,30,40,50), linetype="dashed",color="grey60")+
  theme(legend.position="none",
        axis.title.y = element_text(size=10),
        axis.title.x = element_text(size=10),
        text = element_text(size=14),
        panel.background=element_rect(fill="grey90", color="white"))+
     labs(x=NULL,y="% votos estimados",
         title="Ponderador de encuestas La Silla Vacia",
         subtitle="Resultado más reciente a 2022-05-21",
         caption="Fuente: La Silla Vacia")+
  coord_flip()+
  scale_color_manual(values=colors_entrada_2022) +
  scale_fill_manual(values=colors_entrada_2022)+
  scale_y_continuous(limits = c(0,50),breaks=c(10,20,30,40,50))

La changua de La Silla Vacía

🍛 El ensamble de @PoliticaConDatos

La primera receta enviada para el recetario abierto. Es el resultado de ensamblar 3 modelos que están en el repositorio de GitHub de su autor.

Es un ejercicio cuidadoso y verificado por las recetas electorales, que además incluye estimaciones para todos los candidats que van a primera vuelta.

library(tidyverse)

politicacondato %>% 
  dplyr::filter(!str_detect(nombres,"blanco|Luis|John|Enrique"),!is.na(pronostico)) %>%
  ggplot(aes(x=nombres %>% reorder(pronostico),y=pronostico, color=nombres))+
  geom_point(size=6)+
  geom_text(aes(label=round(pronostico, digits=1)), size=4,color="black",vjust=-1.5)+
  geom_errorbar(aes(ymax=high, ymin=low),width=0.5)+
  geom_hline(yintercept=c(10,20,30,40,50), linetype="dashed",color="grey60")+
  theme(legend.position="none",
        axis.title.y = element_text(size=10),
        axis.title.x = element_text(size=10),
        text = element_text(size=14),
        panel.background=element_rect(fill="grey90", color="white"))+
     labs(x=NULL,y="% votos estimados",
         title="Ensamble de @PoliticaConDato",
         subtitle="Resultado más reciente a 2022-05-21",
         caption="Fuente: @PoliticaConDato")+
  coord_flip()+
  scale_color_manual(values=colors_entrada_2022) +
  scale_fill_manual(values=colors_entrada_2022)+
  scale_y_continuous(limits = c(0,50),breaks=c(10,20,30,40,50))

El ensamble de @PoliticaConDato

🌭 La kielbasa de Colombia Risk Analysis

El índice agregado de intención de voto de Colombia Risk Analysis también usa únicamente las encuestas para estimar un agregado de la votación esperada.

En letra diminuta, en la esquina inferior izquierda de una gráfica, se especifica que el índice “Pondera teniendo en cuenta la antigüedad de la encuesta y el tamaño de la muestra”. Sin embargo, el anexo técnico no dice cómo lo hacen.

Se rajan en transparencia metodológica, porque nada les impide explicar claramente cómo miden el índice, pero igual es una fuente verificable, así que se incluyen en el Sancocho.

library(tidyverse)

colombiarisk_2022 %>% 
  dplyr::filter(!str_detect(nombres,"blanco|Ingrid"),!is.na(pronostico)) %>%
  ggplot(aes(x=nombres %>% reorder(pronostico),y=pronostico, color=nombres))+
  geom_point(size=6)+
  geom_text(aes(label=round(pronostico, digits=1)), size=4,color="black",vjust=-1.5)+
  geom_hline(yintercept=c(10,20,30,40,50), linetype="dashed",color="grey60")+
  theme(legend.position="none",
        axis.title.y = element_text(size=10),
        axis.title.x = element_text(size=10),
        text = element_text(size=14),
        panel.background=element_rect(fill="grey90", color="white"))+
     labs(x=NULL,y="% votos estimados",
         title="Colombia Risk Analysis",
         subtitle="Resultado más reciente a 2022-05-21",
         caption="Fuente: @ColombiaRisk")+
  coord_flip()+
  scale_color_manual(values=colors_entrada_2022) +
  scale_fill_manual(values=colors_entrada_2022)+
  scale_y_continuous(limits = c(0,50),breaks=c(10,20,30,40,50))

La kielbasa de Colombia Risk Analysis

🥧 El hornado de Calculo Electoral @calc_electoral

Desde Ecuador, llega un análisis también basado en las encuestas que vale la pena incluir en el Sancocho. Además, se publicó antes del 21 de mayo.

Los autores decidieron sobre publicar el código asociado, y se encuentra en este repositorio de GitHub.

Sobresalen comparados con las otras recetas por los enormes intervalos de confianza. Por ejemplo, el intervalo para Gustavo Petro va de 32.7% a 53.9%, más de 20% de rango.

library(tidyverse)

calculo_electoral %>% 
  dplyr::filter(!str_detect(nombres,"blanco|Ingrid"),!is.na(pronostico)) %>%
  ggplot(aes(x=nombres %>% reorder(pronostico),y=pronostico, color=nombres))+
  geom_point(size=6)+
  geom_text(aes(label=round(pronostico, digits=1)), size=4,color="black",vjust=-1.5)+
  geom_errorbar(aes(ymax=high, ymin=low),width=0.5)+
  geom_hline(yintercept=c(10,20,30,40,50,60), linetype="dashed",color="grey60")+
  theme(legend.position="none",
        axis.title.y = element_text(size=10),
        axis.title.x = element_text(size=10),
        text = element_text(size=14),
        panel.background=element_rect(fill="grey90", color="white"))+
     labs(x=NULL,y="% votos estimados",
         title="Cálculo Electoral @calc_electoral",
         subtitle="Resultado más reciente a 2022-05-21",
         caption="Fuente: www.calculoelectoral.com")+
  coord_flip()+
  scale_color_manual(values=colors_entrada_2022) +
  scale_fill_manual(values=colors_entrada_2022)+
  scale_y_continuous(limits = c(0,60),breaks=c(10,20,30,40,50,60))

El hornado de @calc_electoral